Was ist Python JSON und wie wird es implementiert?

In diesem Artikel zu Python JSON erfahren Sie, wie Sie JSON mithilfe von Beispielprogrammen analysieren, serialisieren und deserialisieren.

Wissen Sie, wie Sie Ihre Daten von Online-APIs transportieren oder verschiedene Arten von Daten auf Ihren lokalen Computern speichern können? Auf die eine oder andere Weise haben Sie sich in JSON vertieft, für das steht JavaScript-Objekt-Notation. Es ist ein bekanntes und beliebtes Datenformat zur Darstellung von halbstrukturierten Daten. Erfahren Sie mehr über Python JSON im Detail.

Die folgenden Aspekte werden in diesem Artikel behandelt:





Einführung in JSON in Python:

JSON steht für J. ava S. cript ODER Objekt N. otationist eine Möglichkeit, Informationen auf organisierte und einfache Weise zu speichern. Die Daten müssen beim Austausch zwischen einem Browser und einem Server in Form eines Textes vorliegen.

JSON-Logo - Python JSON-Edureka



Falls Sie sich fragen, ob es so ist ? dann ist die Antwort Nein. Es ist ein Skript, das aus Text besteht und zum Speichern und Übertragen von Daten in einem für Menschen und Maschinen lesbaren Format verwendet wird. Es ist ein kleines, leichtes Datenformat, das von JavaScript inspiriert ist und im Allgemeinen im Text- oder Zeichenfolgenformat verwendet wird. Ein Päckchen JSON ist fast identisch mit einem Python-Wörterbuch. Jetzt müssen Sie sich fragen

Wie lese ich eine JSON-Datei in Python?

Die Antwort auf Ihre Frage lautet: Sie müssen das JSON-Modul importieren, das im Allgemeinen die Python-Datentypen in die JSON-Zeichenfolgendatei konvertiert. Es besteht aus JSON-Funktionen, die direkt aus JSON-Dateien lesen und schreiben. hat ein integriertes JSON-Paket und ist Teil der Standardbibliothek, sodass Sie es nicht installieren müssen.

Beispiel:

json importieren

Nachdem Sie JSON in Python kennen, werfen wir einen genaueren Blick auf das Parsen.



Parsing:

Die JSON-Bibliothek kann JSON aus analysieren Saiten oder Dateien. Es kann auch JSON in das analysieren oder auflisten und umgekehrt. Das Parsen erfolgt im Allgemeinen in zwei Schritten:

  1. Konvertierung von JSON nach Python
  2. Konvertierung von Python nach JSON

Lassen Sie uns beide Phasen besser verstehen.

Konvertierung von JSON nach Python:

Sie können JSON-Zeichenfolgen mithilfe von in Python konvertierenjson.loads ().Lassen Sie mich Ihnen die praktische Umsetzung zeigen:

Beispiel:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'hardit kant', 'emp_number': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} ' '' data = json.loads (people_string) print (data)

Ausgabe:

Wie Sie der obigen Ausgabe entnehmen können, wurde a gedruckt . Drucken wir den Datentyp zum besseren Verständnis aus.

Beispiel:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'hardit kant', 'emp_number': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} ' '' data = json.loads (people_string) print (Typ (Daten)) # druckt den Datentyp

Ausgabe:



Nachdem Sie mit einer Konvertierung vertraut sind, sehen wir uns in der zweiten Phase den anderen Konvertierungstyp an.

Konvertierung von Python zu JSON:

Ein Python-Objekt kann mithilfe von in eine JSON-Zeichenfolge konvertiert werdenjson.dumps ().Schauen wir uns ein Beispiel an:

Beispiel:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'hardit kant', 'emp_no.': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} '' 'data = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data) print (new_string)

Ausgabe:

Die Ausgabe erfolgt vom Typ JSON-Zeichenfolge. Ich habe den Datentyp bereits bei der Konvertierung von JSON in Python demonstriert. Das gleiche Verfahren wird zum Drucken des Datentyps angewendet.


Lassen Sie uns weitermachen und sehen, wie Pandas JSON analysieren.

Pandas Parsing JSON:

JSON-Zeichenfolge kann in a analysiert werden Pandas Datenrahmen aus den folgenden Schritten:

Array in C ++ sortieren
  • Die folgende generische Struktur kann verwendet werden, um die JSON-Zeichenfolge in den DataFrame zu laden.
Pandas als pd pd.read_json importieren (r'Path, wo Sie die JSON-Datei Dateiname.json gespeichert haben ')
  • Bereiten Sie die JSON-Zeichenfolge vor.
  • Erstellen Sie eine JSON-Datei, die wir verwenden, ist nobel_prize.json.
  • Laden Sie die JSON-Datei in pandas DataFrame.

Der unten implementierte Code lädt meine JSON-Datei in den DataFrame.

Pandas als pd importieren json mit open importieren (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') als f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Ausgabe:

Lassen Sie uns in Zukunft sehen, wie Sie JSON in Python serialisieren können.

Serialisierung von JSON [Encode]:

Das Serialisieren von JSON bedeutet einfach, dass Sie JSON codieren. Es konvertiert die angegebene Python-Datenstruktur (z. B. dict) in sein gültiges JSON-Objekt. Um den Datenfluss in einer Datei zu verarbeiten, verwendet die JSON-Bibliothek in Python a dump () und Dumps () Methode, die die Konvertierung durchführt und das Schreiben von Daten in Dateien erleichtert.

Unten ist eine Tabelle angegeben, die die Python Datentypen in ihren jeweiligen JSON-Typ konvertiert werden.

Python JSON

diktieren (Wörterbuch)

Objekt

Liste, Array

Tupel

Zeichenfolge

Zeichenfolge

int, long, float

Zahlen

Wahr

wahr

Falsch

falsch

Keiner

Null

Punkte, die man sich merken sollte:

dump () - Konvertiert die Daten in eine JSON-Datei
Dumps () - Konvertiert die Daten in eine JSON-Zeichenfolge
Belastung() - Konvertiert die JSON-Datei in ein Python-Objekt
Ladungen() - Konvertiert ein Objekt mit JSON-Zeichenfolge in ein Python-Objekt

Hübscher Druck:

Pretty Printing kümmert sich um die Code-Ausrichtung und macht sie in einem für Menschen lesbaren Format. Schauen wir uns das folgende Beispiel an, in dem ich zwei Parameter 'sort_keys' übergeben habe, die immer einen booleschen True-Wert und 'indent' -Räume zurückgeben.

Beispiel:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'hardit kant', 'emp_no.': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} '' 'data = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data, sort_keys = True, indent = 3) print (new_string)

Ausgabe:

Lassen Sie uns im Python JSON-Tutorial die Deserialisierung von JSON verstehen.

Deserialisierung von JSON [Decode]:

Die Deserialisierung von JSON ist das genaue Gegenteil der Serialisierung, d. H. Sie bedeutet, dass Sie JSON dekodieren. Es konvertiert die angegebene JSON-Zeichenfolge in eine Python Objekt unter Verwendung von Belastung() und Ladungen() Methode, die die Konvertierung durchführt.

Im Folgenden finden Sie eine Tabelle, die die Konvertierung des JSON-Datentyps in den jeweiligen Python-Typ veranschaulicht.

JSON Python

Objekt

diktieren (Wörterbuch)

Tupel

Liste, Array

Java Front-End-Entwickler Lebenslauf

Zeichenfolge

Zeichenfolge

Zahlen

int, long, float

wahr

Wahr

falsch

Falsch

Null

Keiner

Fahren Sie mit dem Tutorial „Python JSON“ fort. Ich zeige Ihnen ein Echtzeitbeispiel für Serialisierung und Deserialisierung durch Codierungsperspektive.

Codierungsdemonstration:

In dieser Codierungsdemonstration verwende ich einen JSON-Datensatz namens „Nobelpreis“, der vergeben wird Hier . Sie lernen, wie Sie diese über eine JSON-Datei serialisieren und deserialisieren.

Beispiel (Serialisierung des JSON-Datasets):

importiere json mit open ('nobel_prize.json.html') als f: data = json.load (f) mit open ('new_nobel_prize.json.html') als f: json.dump (data, f, indent = 2)

Ausgabe:

wird erfolgreich kompiliert und eine neue Datei 'new_nobel_prize.json' erstellt, in der die Daten aus einer bereits vorhandenen Datei 'nobel_prize.json' ausgegeben werden.

Beispiel (Deserialisierung des JSON-Datasets):

importiere json mit open ('nobel_prize.json.html') als f: data = json.load (f) für nobel_prize in data ['prizes']: print (nobel_prize ['year'], nobel_prize ['category'])

Ausgabe:

Das Code-Snippet zeigt die Änderungen von einer JSON-Datei an ihrem jeweiligen Python-Objekt.

Dies bringt uns zum Ende unseres Artikels „Python JSON“. Ich hoffe, Sie sind mit allen Konzepten in Bezug auf JSON, Parsing, Serialization und Deserialization klar.

Stellen Sie sicher, dass Sie so viel wie möglich üben und Ihre Erfahrung zurücksetzen.

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